معرفی شرکت ها


csvs-convert-0.7.3


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Convert your csvs fast
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل csvs-convert-0.7.3
نام csvs-convert
نسخه کتابخانه 0.7.3
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده -
ایمیل نویسنده -
آدرس صفحه اصلی -
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/csvs-convert/
مجوز -
# CSVS Convert Converts CSV files into XLSX/SQLITE/POSTGRESQL/PARQUET fast. ## Install ```bash pip install csvs_convert ``` ## Docs [Full Documentaion](http://datapackage_convert.opendata.coop) ## Aims * Thorough type guessing of CSV columns, so there is no need to configure types of each field. Scans whole file first to make sure all types in a column are consistent. Can detect over 30 date/time formats as well as JSON data. * Quick conversions/type guessing (uses rust underneath). Uses fast methods specific for each output format: * `copy` for postgres * Prepared statements for sqlite using c API. * Arrow reader for parquet * Write only mode for libxlsxwriter * Tries to limit errors when inserting data into database by resorting to "text" if type guessing can't determine a more specific type. * When inserting into existing databases automatically migrate schema of target to allow for new data (`evolve` option). * Memory efficient. All csvs and outputs are streamed so all conversions should take up very little memory. * Gather stats and information about CSV files into datapacakge.json file which can use it for customizing conversion. ## Drawbacks * CSV files currently need header rows. * Whole file needs to be on disk as whole CSV is analyzed therefore files are read twice. ## Conversion Docs This is the python library, providing bindings to the [rust library](https://github.com/kindly/csvs_convert). [**Contribute on github**](https://github.com/kindly/csvs_convert_py) ## Usage From CSV files. ``` import csvs_convert #sqlite csvs_convert.csvs_to_sqlite("sqlite.db", ["file.csv"]) #postgres csvs_convert.csvs_to_postgres("postgresql://user:postgres@localhost/db", ["file.csv"]) #parquet csvs_convert.csvs_to_parquet("output", ["file.csv"]) #xlsx csvs_convert.csvs_to_xlsx("output.xlsx", ["sqlite.db"]) ``` ## Usage from datapackage A datapackage is a file that contains metadata about the tables its specification is described [here](https://datahub.io/docs/data-packages/tabular). To generate `datapackage.json` file you can use: ``` csvs_convert.csvs_to_datapackage('path/to/datapackage.json', ["fixtures/large/csv/data.csv"]) ``` Other tools can also generate these files. You can use this file and alter it as needed. Mostly it is useful if you want to use the same schema across multiple files, as it will save time not having to do the type guessing for every file. When referring to a datapackage you can either reference: * A `datapackage.json` file. * A datapackage directory containing a `datapackage.json` file. e.g. `/a/datapackage/dir` * A zip file containing a `datapackage.json` file. e.g. `my_datapackage.zip` ### Examples: ``` import csvs_convert #sqlite csvs_convert.datapackage_to_sqlite("sqlite.db", "path/to/datapackage.json") #postgres csvs_convert.datapackage_to_postgres("postgresql://user:postgres@localhost/db", "path/to/datapackage.json") #parquet csvs_convert.datapackage_to_parquet("path/to/directory", ["sqlite.db"]) #xlsx csvs_convert.datapackage_to_xlsx("output.xlsx", "path/to/datapackage.json") ```


نیازمندی

مقدار نام
xtr openpyxl;
xtr pandas;
xtr pyarrow;
xtr sphynx;
xtr furo==2022.4.7;
xtr myst_parser;


نحوه نصب


نصب پکیج whl csvs-convert-0.7.3:

    pip install csvs-convert-0.7.3.whl


نصب پکیج tar.gz csvs-convert-0.7.3:

    pip install csvs-convert-0.7.3.tar.gz